Selección de Datos - Desafíos de Datos al Entrenar Modelos Generativos

Resumen

Explore técnicas de selección de datos estratégicas para el entrenamiento eficiente de modelos de IA generativa, cubriendo métodos de filtrado para el preentrenamiento y enfoques de transporte óptimo para el ajuste fino que reducen los requisitos de datos mientras mantienen el rendimiento.

Programa de estudio

• Introducción a la Selección de Datos en el Entrenamiento de Modelos Generativos
Importancia de la Selección de Datos
Resumen de los Modelos Generativos
• Métodos de Filtrado para el Pre-entrenamiento
Evaluación de Calidad de Datos
Técnicas de Deducción de Datos
Estrategias de Reducción de Ruido
• Técnicas Estratégicas de Selección de Datos
Muestreo de Importancia
Enfoques de Optimización Submodular
Aprendizaje Activo para la Curación de Datos
• Enfoques de Transporte Óptimo para el Ajuste Fino
Principios del Transporte Óptimo
Aplicaciones en el Ajuste Fino de Modelos
Estudios de Caso en Requisito Reducido de Datos
• Equilibrio entre Eficiencia de Datos y Desempeño del Modelo
Compromisos en la Selección de Datos
Métricas de Desempeño y Evaluación
• Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
Ejemplos del Mundo Real
Historias de Éxito y Lecciones Aprendidas
• Herramientas y Marcos para la Selección de Datos
Visión General de Herramientas Disponibles
Ejercicios Prácticos y Tutoriales
• Tendencias Futuras y Direcciones de Investigación
Técnicas Emergentes en la Selección de Datos
Oportunidades para la Innovación
• Conclusión y Resumen
Puntos Clave
Reflexiones Finales sobre la Selección de Datos para Modelos Generativos
• Proyecto Práctico
Diseñar un Pipeline de Selección de Datos
Implementar Estrategias de Filtrado y Ajuste Fino

Asignaturas

Ciencias de la Computación